Pandas:循环许多列，并在执行value_counts时对这些列应用不同的映射

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们进行数据清洗、数据处理、数据分析等任务。

在Pandas中，循环许多列并对这些列应用不同的映射可以通过使用apply函数来实现。apply函数可以将一个函数应用于DataFrame的每一列或每一行，从而实现对每一列的操作。

下面是一个示例代码，演示了如何循环许多列并在执行value_counts时对这些列应用不同的映射：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        'col2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X'],
        'col3': ['M', 'N', 'M', 'N', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个映射函数
def mapping_func(x):
    if x == 'A':
        return 'Category A'
    elif x == 'B':
        return 'Category B'
    elif x == 'X':
        return 'Category X'
    elif x == 'Y':
        return 'Category Y'
    elif x == 'M':
        return 'Category M'
    elif x == 'N':
        return 'Category N'

# 循环许多列并应用不同的映射
for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(mapping_func)

# 对每一列执行value_counts
for col in df.columns:
    print(df[col].value_counts())

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了三列数据。然后定义了一个映射函数mapping_func，根据不同的值返回不同的映射结果。接着使用for循环遍历每一列，并通过apply函数将映射函数应用于每一列。最后，再次使用for循环遍历每一列，并使用value_counts函数对每一列进行统计。

这样，我们就可以循环许多列，并在执行value_counts时对这些列应用不同的映射了。

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